CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung neuer Antibiotika steht vor einem bedeutenden Fortschritt, da Forscher der MIT mithilfe von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) neuartige Verbindungen entworfen haben, die gegen schwer behandelbare Infektionen wirksam sind.
Die Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz neuartige Antibiotika entwickelt, die gegen zwei schwer behandelbare Infektionen wirksam sind: das medikamentenresistente Neisseria gonorrhoeae und das multiresistente Staphylococcus aureus (MRSA). Mithilfe generativer KI-Algorithmen entwarf das Forschungsteam über 36 Millionen mögliche Verbindungen und prüfte sie rechnerisch auf antimikrobielle Eigenschaften. Die besten Kandidaten, die sie entdeckten, sind strukturell von allen bestehenden Antibiotika verschieden und scheinen durch neuartige Mechanismen zu wirken, die bakterielle Zellmembranen stören.
Diese Herangehensweise ermöglichte es den Forschern, theoretische Verbindungen zu generieren und zu bewerten, die zuvor noch nie gesehen wurden – eine Strategie, die sie nun hoffen, auf andere Bakterienarten anwenden zu können. “Wir sind begeistert von den neuen Möglichkeiten, die dieses Projekt für die Entwicklung von Antibiotika eröffnet. Unsere Arbeit zeigt die Kraft der KI aus der Perspektive des Wirkstoffdesigns und ermöglicht es uns, viel größere chemische Räume zu nutzen, die zuvor unzugänglich waren”, sagt James Collins, der Termeer-Professor für Medizinische Technik und Wissenschaft am MIT.
In den letzten 45 Jahren wurden nur wenige Dutzend neue Antibiotika von der FDA zugelassen, aber die meisten davon sind Varianten bestehender Antibiotika. Gleichzeitig wächst die bakterielle Resistenz gegen viele dieser Medikamente. Weltweit wird geschätzt, dass medikamentenresistente bakterielle Infektionen jährlich fast 5 Millionen Todesfälle verursachen. In der Hoffnung, neue Antibiotika zu finden, um dieses wachsende Problem zu bekämpfen, haben Collins und andere am Antibiotics-AI-Projekt des MIT die Kraft der KI genutzt, um riesige Bibliotheken bestehender chemischer Verbindungen zu durchsuchen.
Um auf diesen Fortschritten aufzubauen, entschieden sich Collins und seine Kollegen, ihre Suche auf Moleküle auszudehnen, die in keiner chemischen Bibliothek zu finden sind. Durch die Verwendung von KI zur Generierung hypothetisch möglicher Moleküle, die nicht existieren oder noch nicht entdeckt wurden, erkannten sie, dass es möglich sein sollte, eine viel größere Vielfalt potenzieller Wirkstoffverbindungen zu erkunden. In ihrer neuen Studie setzten die Forscher zwei verschiedene Ansätze ein: Zuerst wiesen sie generative KI-Algorithmen an, Moleküle basierend auf einem spezifischen chemischen Fragment zu entwerfen, das antimikrobielle Aktivität zeigte, und zweitens ließen sie die Algorithmen frei Moleküle generieren, ohne ein spezifisches Fragment einbeziehen zu müssen.
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